0903 789 968
715
Nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng trí tuệ nhân tạo đang nổi lên như một xu hướng thống trị trong dịch vụ khách hàng.
Các công nghệ thường được ứng dụng là Machine Learning (ML), Natural Language Understanding (NLU) để tự động hóa tất cả các tương tác nhỏ nhằm đánh giá xu hướng tiêu dùng của mỗi khách hàng.
AI cải thiện trải nghiệm khách hàng như thế nào?
Khi dữ liệu khách hàng đủ lớn, AI giúp các doanh nghiệp xác định được phân khúc khách hàng dựa trên tâm lý và hành vi mua hàng của họ.
Từ đó họ có thể hiểu rõ hơn về sở thích, xu hướng tiêu dùng của khách hàng.
Dựa trên khả năng phán đoán phản ứng khách hàng của AI, doanh nghiệp có thể tạo ra thông điệp chạm đúng insight đồng thời dự đoán tốt hơn phản hồi của đối tượng tiếp nhận với các chiến dịch truyền thông của mình.
Chưa dừng lại ở đó, AI đem đến những hiểu biết về nhu cầu và sở thích của khách hàng và thúc đẩy họ mua hàng nhiều hơn.
Thực tế ứng dụng AI Customer Experience của các doanh nghiệp
Các ví dụ dưới đây cho thấy những lợi ích to lớn của AI đối với hoạt động marketing của với doanh nghiệp.
1. AI tạo cầu nối giữa trải nghiệm trực tuyến và truyền thống Magnolia Market
Các cửa hàng truyền thống Magnolia Market thuộc sở hữu của Joanna và Chip Gaines được biết rộng rãi đến với trải nghiệm khách hàng tuyệt vời nó mang lại.
Magnolia đã kết hợp khu vực mua sắm, ẩm thực đến sân vườn để tạo ra cảm giác "thật" nhất cho khách hàng khiến họ cảm thấy như được ở trong ngôi nhà thứ 2 của mình.
Dù nhận được những phải hồi tích cực từ khách hàng nhưng không phải ai cũng có thể ghé thăm Magnolia Silos.
Vì thế nhóm R&D tại Magnolia cảm thấy rằng các hoạt động thương mại điện tử cũng cần mang lại trải nghiệm tương tự.
Họ đã làm việc với Shopify Plus để tạo ra một ứng dụng thực tế tăng cường cho phép người dùng xem các sản phẩm ở dạng 3D và có thể đặt chúng ở bất cứ đâu trong nhà của họ.
Công nghệ AR cho phép Magnolia phát triển các sản phẩm của mình với độ chân thực cao nhất có thể.
2. Alibaba đề xuất sản phẩm bằng cửa hàng thời trang AI
Gã khổng lồ Alibaba đã phát triển một cửa hàng “Fashion AI” tại Hồng Kông để đơn giản hóa trải nghiệm bán lẻ thời trang thông qua trí tuệ nhân tạo.
Hãng này đã trang bị các "thẻ may mặc thông minh" tại các cửa hàng của mình.
Khi chạm vào và gương thông minh các thông tin quần áo và đề xuất phối đồ cho khách hàng sẽ hiển thị.
Các món đồ cũng được hiển thị vị trí để nhân viên dễ dàng tìm kiếm và mang tới cho khách hàng.
Khách hàng không cần phải mang cả chồng quần áo để thử khi vào phòng thay đồ mà chỉ cần đứng trước gương thông minh và thêm sản phẩm vào Virtual Shopping Cart.
Nhân viên cửa hàng sẽ mang các sản phẩm tới phòng thay đồ dựa theo yêu cầu của khách.
Alibaba cũng có kế hoạch tích hợp cửa hàng truyền thống với một ứng dụng "tủ quần áo ảo" cho phép khách hàng xem trang phục mà họ đã thử tại cửa hàng.
3. Sephora dự đoán nhu cầu của các khách hàng trong tương lai
Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) là quá trình sử dụng nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu, thống kê, phân tích, ứng dụng công nghệ Machine Learning để đưa ra các kết quả dự đoán.
Việc sử dụng phân tích sẽ giúp thấu hiểu được nhu cầu của các khách hàng mục tiêu – cốt lõi cho sự thành công của mọi chiến dịch marketing.
Ứng dụng AI này dựa trên các lịch sử mua hàng để có thể dự đoán được nhu cầu của các khách hàng trong tương lai.
Từ đó có thể đáp ứng kịp thời hay xa hơn, là có thể phát triển, mở rộng được những xu hướng nhu cầu mới của khách hàng.
Sephora là ví dụ tiêu biểu cho việc vận dụng công nghệ phân tích này cho chiến dịch Email Marketing của họ.
Bằng cách theo dõi lịch sử mua hàng, Sephora sẽ dự đoán được khoảng thời gian khách hàng dùng hết được sản phẩm đó.
Khi thời điểm đó sắp đến, Sephora sẽ gửi email cho khách hàng thông tin về các sản phẩm liên quan.
Đây không những là cách tuyệt vời để giúp gia tăng doanh thu, mà còn khiến cho khách hàng cảm thấy mình được “chăm sóc”, từ đó lòng trung thành với doanh nghiệp sẽ được cải thiện.
4. Starbucks sử dụng Phân tích dự đoán để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa
Theo công ty nghiên cứu Aberdeen, các doanh nghiệp xác định được nhu cầu của khách hàng thông qua phân tích dự đoán có thể tăng doanh thu tự nhiên của họ lên 21% so với cùng kỳ năm ngoái.
Starbucks là một ví dụ về thương hiệu sử dụng thẻ loyalty card (thẻ khách hàng thân thiết) và ứng dụng di động để thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng.
Kế hoạch cá nhân hóa này đã được công bố vào năm 2016 và kể từ đó, Starbucks đã xây dựng trải nghiệm ứng dụng nhận được nhiều phản hồi tốt.
Thẻ loyalty card ghi lại các chi tiết của việc mua hàng, bao gồm cả nơi chúng được thực hiện và vào thời gian nào trong ngày.
AI sử dụng Phân tích dự đoán để xử lý dữ liệu này và phục vụ khách hàng bằng các thông điệp truyền thông (marketing message) được cá nhân hóa.
Những thông báo này bao gồm các đề xuất khi người dùng đến cửa hàng địa phương cùng với các ưu đãi đặc biệt nhằm tăng giá trị đơn hàng trung bình của khách hàng.
AI mang lại trải nghiệm kỹ thuật số và cá nhân hóa cho các "thượng đế" theo lịch sử mua hàng cũng như khả năng tài chính.
Nhờ vậy mà gia tăng lòng trung thành của khách hàng với các doanh nghiệp.
